한국원자력의학원은 우상근·신의섭·김병일 박사 연구팀이 국소 진행성 직장암 환자의 수술 전 항암방사선치료 시행 후 종양이 소실되는 완전관해를 보다 정확하게 예측할 수 있는 기계학습(Machine Learning) 모델을 개발했다고 밝혔다.

직장은 대장의 제일 끝부분부터 항문에 이르는 15cm 가량의 부위로 암세포가 직장 내에 국한된 국소 진행성 직장암은 종양의 크기를 최대한 줄여 국소 재발을 막고 항문을 보존하기 위해 수술 전 항암치료와 방사선치료를 병행하는 항암방사선치료를 시행한다.

수술 전 항암방사선치료를 받은 일부 국소 진행성 직장암 환자에서 완전관해를 보이는 경우가 있어 수술 후 많은 불편감이 따를 수 있는 직장암 수술을 꼭 하지 않아도 되는 완전관해 예측 환자를 조기에 선별해 치료계획을 수립하는 것은 매우 중요하다.

연구팀은 의료분야에서 다양하게 활용되고 있는 인공지능에 착안해 국소 진행성 직장암 환자 156명을 대상으로 양전자방출단층촬영(이하 PET) 영상 데이터 기반의 기계학습 모델을 이용해 수술 전 항암방사선치료 결과 완전관해 예측 정확도를 비교 분석했다. 

분석 결과, 원자력병원 환자의 항암방사선치료 전 종양 PET 영상 데이터 및 치료 후 결과를 학습시킨 기계학습 모델의 완전관해 예측 정확도는 76%로 평가됐다. 반면, 원자력병원 및 부천순천향병원 양기관 환자의 항암방사선치료 전 종양 PET 영상 데이터 및 치료 후 결과를 학습시킨 기계학습 모델의 완전관해 예측 정확도는 87.5%로 향상됐다.

이 과정에서 연구팀은 원자력병원 및 부천순천향병원 양기관에서 다양한 PET 영상 데이터 및 치료 후 결과자료를 확보하고, 측정기관 간의 장비 및 이미지 추출·분석법 등의 차이에 따른 PET 영상의 변동성을 개선하여 분석 결과의 정확도를 높였다. 

이번 연구로 연구팀은 PET 데이터 기반 인공지능 모델의 높은 정확도를 확인하고 신뢰성을 확보했으며, 직장암 치료전략 수립 및 예후 예측을 위한 임상 활용 가능성을 열었다.

우상근 박사는 “지난해 위암을 제치고 대장암이 전체 암발생률 3위를 차지했다”며 “이번 연구성과가 난치성 직장암 환자의 맞춤형 치료법 개발에 도움이 되길 바라며, 인공지능 기술 접목 등 다각적인 방사선 의학 연구 추진으로 암을 비롯한 여러 난치성 질환의 치료법 제시를 위해 노력하겠다”고 말했다. 

한편, 이번 연구성과는 ‘Prediction of Neoadjuvant Chemoradiotherapy Response in Rectal Cancer Patients Using Harmonized Radiomics of Multcenter 18F-FDG-PET Image’라는 제목으로 종양학 분야 국제 학술지 ‘캔서스(Cancers) IF 5.2’ 2023년 11월 30일자 온라인판에 게재됐다.

K-CORE 포털 사이트 이미지

국립암센터는 암 임상, 유전체, 전사체 및 단백체 정보를 통합해 시각화 분석할 수 있는 암 오믹스 통합분석(K-CORE, Korea-Clinical and Omics REsearch) 플랫폼을 공개했다고 5일 밝혔다.

최근 데이터 기반의 암 환자 맞춤 치료로 의료 패러다임이 변화하면서 암 임상 정보뿐만 아니라 암 오믹스(유전체, 전사체, 단백체) 데이터를 통합해 활용하는 것이 점차 중요해지고 있다.

국립암센터는 보건복지부 헬스케어 빅데이터 쇼케이스 사업(‘19~‘21)의 일환으로 암 환자의 임상 자료와 유전체 등 다양한 오믹스 자료를 통합해 분석할 수 있는 플랫폼을 개발했고, 연구에 필요한 분석기능들을 고도화해 이번에 공개했다.

이에, 지난 11월 29일 분당서울대병원 헬스케어혁신파크에서 진행된 대한의료정보학회 추계학술대회에서 ‘암데이터 활용 활성화와 국가암데이터센터의 역할'이라는 주제로 세션이 마련됐고, 여기에서 사용자들에게 K-CORE와 K-CORE Analytics 플랫폼이 처음으로 소개됐다.

국립암센터와 함께 포털 개발에 참여한 바이오 빅데이터 플랫폼 전문 기업인 박준형 쓰리빅스 대표는 발표에서 그동안 생물정보 분석 전문인력 없이는 활용하기 어려웠던 암 오믹스 데이터들을 의료진과 연구자들 누구나 손쉽게 분석할 수 있는 UI 기반의 분석 플랫폼이 국내 처음으로 개발돼 공개됐다고 설명했다.

이번 플랫폼 개발을 주관한 최귀선 국립암센터 암빅데이터센터 센터장과 김현진 박사는 이번에 개발한 플랫폼은 암 환자의 임상 정보와 오믹스 정보를 통합적으로 분석할 수 있는 것이 장점이라고 강조하면서, 이를 통해 효율적인 암 정밀의료연구 생태계 조성에 기여할 수 있을 것으로 기대한다고 밝혔다.

국립암센터 서홍관 원장은 “국립암센터는 국가암데이터센터를 통해 암 예방, 진단 및 치료 기술 개발에 필요한 암 환자의 다양한 데이터를 지속적으로 수집하고 공개할 예정”이라고 말했다. 나아가 “공개된 데이터를 연구자들이 보다 손쉽게 연구에 활용할 수 있도록 K-CORE와 같은 플랫폼을 개발하여 제공할 예정”이라고 밝히며, 이번에 공개한 플랫폼을 통해 암 정밀의료 연구를 촉진하는 계기가 되기를 바란다”고 말했다.